A national tree-ring data repository for Canadian forests (CFS-TRenD): structure, synthesis, and applications
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the magnitude and cause of variation in tree growth and forest productivity is central to sustainable forest management. Measurements of annual growth rings allow assessments of individual-tree, tree population, and forest ecosystem vulnerabilities to drought stress or other changing forest disturbance regimes (insects, diseases, fire), which can be used to identify areas at greatest risk of forest losses. Given a heightened demand for tree-ring data, we consolidated and synthesized tree-ring studies and datasets gathered over the past 30 years in Canada by scientists with the Canadian Forest Service and research partners. We incorporated these datasets into a data repository that currently contains tree-ring measurements from 40 206 tree samples from 4594 sites and 62 tree species from all Canadian provinces and territories. Through our synthesis, we demonstrate the value of such large ensembles of tree-ring data for identifying patterns in tree growth over large spatial scales by mapping pan-Canadian drought sensitivity. Overall, we found high coherence in the samples analyzed; low coherence was generally limited to data-poor regions and species. Drought sensitivity was widespread across species and regions: 34% of sampled trees displayed a significant positive relationship between annual growth increment and summer soil moisture index. Dependence upon water availability in species Picea mariana (Mill.) BSP, Pinus banksiana Lamb., Pinus contorta Douglas ex Loudon, and Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco was more strongly expressed in the warmest regions of the species’ range; for species Picea glauca (Moench) Voss and Populus tremuloides Michx., drought sensitivity was stronger in the driest regions. This unprecedented consolidation and synthesis of tree-ring data will enable new research initiatives (e.g., meta-analyses) aimed at improved understanding of the drivers, patterns, and implications of changes in tree growth, as well as facilitating new research collaborations in earth and environmental sciences. Among other things, there is a need for expanding the spatial distribution of sites across Canada’s northern regions, increasing the number of samples collected from older stands and angiosperm species, and integrating datasets from studies that evaluate the effects of silvicultural experiments, including provenance and progeny trials, on tree growth.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».